m基于GA遗传优化的高斯白噪声信道SNR估计算法matlab仿真
**MATLAB2022a模拟展示了遗传算法在AWGN信道中估计SNR的效能。该算法利用生物进化原理全局寻优，解决通信系统中复杂环境下的SNR估计问题。核心代码执行多代选择、重组和突变操作，逐步优化SNR估计。结果以图形形式对比了真实SNR与估计值，并显示了均方根误差（RMSE），体现了算法的准确性。**
基于GA遗传优化算法的Okumura-Hata信道参数估计算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中应用遗传算法进行无线通信优化，无水印仿真展示了算法性能。遗传算法源于Holland的理论，用于全局优化，常见于参数估计，如Okumura-Hata模型的传播损耗参数。该模型适用于150 MHz至1500 MHz的频段。算法流程包括选择、交叉、变异等步骤。MATLAB代码执行迭代，计算目标值，更新种群，并计算均方根误差(RMSE)以评估拟合质量。最终结果比较了优化前后的RMSE并显示了SNR估计值。
基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计matlab仿真
该程序基于GA遗传优化设计了离散交通网络的双层规划模型，以路段收费情况的优化为核心，并通过一氧化碳排放量评估环境影响。在MATLAB2022a版本中进行了验证，显示了系统总出行时间和区域排放最小化的过程。上层模型采用多目标优化策略，下层则确保总阻抗最小，实现整体最优解。
基于GA遗传优化的GroupCNN分组卷积网络时间序列预测算法matlab仿真
该算法结合了遗传算法（GA）与分组卷积神经网络（GroupCNN），利用GA优化GroupCNN的网络结构和超参数，提升时间序列预测精度与效率。遗传算法通过模拟自然选择过程中的选择、交叉和变异操作寻找最优解；分组卷积则有效减少了计算成本和参数数量。本项目使用MATLAB2022A实现，并提供完整代码及视频教程。注意：展示图含水印，完整程序运行无水印。
